神经网络模型(necural network)因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元(neuron)组成,每个神经元接受一个输入、对输入进行处理后给出一个输出,列关于神经元的锚述正确的有()
A.每个神经元有一个输入和一个输出
B.每个神经元有多个输入和一个输出
C.每个神经元有一个输入和多个输出
D.每个神经元有多个输入和个输出
试卷相关题目
- 1神经网络的拓扑结构可以分为()和随机型网络等
A.前向型
B.跑步
C.反馈型
D.自组织竞争型
开始考试点击查看答案 - 2Hadoop框架的缺点有()。
A.MapReduce编程框架的限制
B.过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持
C.无法高效支持迭代式计算
D.不支持多用户写入和任意修改文件
开始考试点击查看答案 - 3下列关于Zookeeper的描述正确的有()。
A.Zookeeper维护着一个树形的层次结构
B.Zookeeper的数据访问具有原子性
C.Zookeeper被设计用来实现协调服务
D.Zookeeper被设计用来实现大容量数据存储
开始考试点击查看答案 - 4下列关于Flume的描述正确的有()。
A.Flume具有一定的容错性
B.Flume使用Java编写
C.FIume不支持failover
D.Flume是一个分布式的轻量级工具,适应各种方式的数据收集
开始考试点击查看答案 - 5Flume的特点包括()。
A.分布式
B.高可靠
C.高容错
D.易于定制和扩展
开始考试点击查看答案 - 6与全连接的DNN,CNN的优势有()
A.参数更少
B.泛化更好
C.训练更快
D.更容易搭建
开始考试点击查看答案 - 7LSTM应用场景有()
A.翻译语言
B.语音识别
C.图像识别
D.股票预测
开始考试点击查看答案 - 8RNN在NLP领域的应用包括()
A.语言模型与文本生成
B.机器翻译
C.语音识别
D.图像描述生成
开始考试点击查看答案 - 9下列关千Dropout的说法正确的有()
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当作一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN "
B.DNN网络将Dropout率设置为P,也就是说一个神经元被保留概率是1-P,。当一个神经元被丢弃时:无论输入或者相关的参数是什么,它的输值就会被设置为0 " "
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。由于这个原因,每一次训练都像是在训练一个新的网路 " "
D.Dropout方法通常和L2正则化或其他参数约束技术〔比如Max Norm)一起使用来防止神经网络的过拟合"
开始考试点击查看答案 - 10下列关于卷积神经网络的叙述正确的有()
A.可用于处理时间序列数据
B.可用于处理图像数据
C.卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算
D.至少在网络的一层中使用卷积
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